«В любой данный момент шум, прибывающий из зоны ошибки лаборатории, предоставляет количественную информацию о том, когда ошибка уменьшится», сказал Пол Джонсон, член Национальной лаборатории Лос-Аламоса и ведущий следователь на исследовании, которое было издано сегодня в Геофизических Письмах об Исследовании.«Новинка нашей работы – использование машинного обучения, чтобы обнаружить и понять новую физику неудачи посредством экспертизы зарегистрированного слухового сигнала от экспериментальной установки.
Я думаю, что будущее физики землетрясения положится в большой степени на машинное обучение, чтобы обработать значительные суммы сырых сейсмических данных. Наша работа представляет важный шаг в этом направлении», сказал он.
Мало того, что у работы есть потенциальное значение для прогнозирования землетрясения, Джонсон сказал, но подход далеко идущий, применимый к потенциально всем сценариям неудачи включая неразрушающее тестирование промышленного хрупкого разрушения материалов всех видов, лавин и других событий.Машинное обучение – подход искусственного интеллекта к разрешению компьютера извлечь уроки из новых данных, обновляя его собственные результаты отразить последствия новой информации.Метод машинного обучения, используемый в этом проекте также, определяет новые сигналы, которые, как ранее думают, были шумом низкой амплитуды, которые предоставляют информацию о прогнозировании всюду по циклу землетрясения. «Эти сигналы напоминают Землетрясение, которое происходит в сотрудничестве с медленными землетрясениями на тектонических разломах в более низкой корке», сказал Джонсон. «Есть причина ожидать такие сигналы от Земных ошибок в seismogenic зоне для того, чтобы медленно подсунуть ошибки».
Алгоритмы машинного обучения могут предсказать времена неудачи лабораторных землетрясений с замечательной точностью. Сигнал акустической эмиссии (AE), который характеризует мгновенное физическое состояние системы, достоверно предсказывает неудачу далеко в будущее. Это – удивление, Джонсон указал, поскольку вся предшествующая работа предположила, что только каталог больших событий релевантен, и что можно было пренебречь маленькими колебаниями ОДНОГО сигнала.
Чтобы изучить явления, команда проанализировала данные из лабораторной системы разломов, которая содержит полукруглое долото ошибки, наземный материал, созданный каменными блоками, скользящими друг мимо друга. Акселерометр сделал запись акустической эмиссии, происходящей от слоев стрижки.После фрикционной неудачи в labquake блок стрижки перемещает или перемещает, в то время как материал полукруглого долото одновременно расширяет и усиливается, как показано измеримым увеличением стригут напряжение и трение. «Поскольку материал приближается к неудаче, он начинает показывать, что особенности критического режима напряжения, включая многих маленьких стригут неудачи, которые испускают импульсивную акустическую эмиссию», описал Джонсон.
«Это нестабильное государство завершает фактическим labquake, в котором блок стрижки быстро перемещает, трение, и постригите уменьшение напряжения круто и слои полукруглого долото, одновременно компактные», сказал он. Под широким рядом условий, аппаратные промахи понижения справедливо регулярно для сотен циклов напряжения во время единственного эксперимента.
И значительно, сигнал (из-за размола полукруглого долото и скрипения, которое в конечном счете приводит к импульсивным предшественникам) позволяет предсказание в лаборатории, и мы надеемся, приведет к достижениям в предсказании в Земле, сказал Джонсон.